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GAN介绍

2023-12-15 53

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简介： GAN介绍

介绍

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GANs）是一种深度学习模型，由Ian Goodfellow于2014年提出。GAN由两个神经网络组成，一个生成器（Generator）和一个判别器（Discriminator），它们通过对抗的方式共同训练。

判别器（Discriminator）

判别器的任务是区分输入数据是来自真实数据集还是生成器产生的假数据。它的目标是在面对真实数据时输出高概率，面对生成器产生的数据时输出低概率。

生成器（Generator）

生成器的目的是产生与真实数据尽可能相似的假数据。在训练的开始，生成器通常会输出随机噪声，但是随着训练的进行，它会逐渐学习到如何生成越来越真实的数据。生成器不直接访问真实数据，而是通过判别器给出的反馈来优化它的输出。

对抗训练

GAN的训练过程可以被看作是一个博弈游戏，其中生成器尝试“欺骗”判别器，而判别器则尝试不被欺骗。这个过程可以用以下步骤概括：

训练判别器：用真实数据和生成器产生的假数据训练判别器，目标是准确地区分这两者。
训练生成器：固定判别器，更新生成器的参数使得判别器更可能将假数据误判为真实数据。

损失函数

GANs的训练通常涉及到最小化一些损失函数，这些函数会衡量判别器和生成器的性能。最常用的一个损失函数是交叉熵损失函数，但也有其他的变体和改进方法。

## 伪代码
for epoch in range(num_epochs):
    for batch_data in data_loader:
        # 更新判别器
        real_images = batch_data.to(device)
        z = torch.randn(batch_size, latent_dim).to(device)
        fake_images = generator(z).detach()
        d_loss_real = discriminator(real_images)
        d_loss_fake = discriminator(fake_images)
        # 判别器损失
        d_loss = -(torch.mean(d_loss_real) - torch.mean(d_loss_fake))
        discriminator.zero_grad()
        d_loss.backward()
        discriminator_optimizer.step()

        # 更新生成器
        z = torch.randn(batch_size, latent_dim).to(device)
        fake_images = generator(z)
        g_loss = -torch.mean(discriminator(fake_images))
        generator.zero_grad()
        g_loss.backward()
        generator_optimizer.step()